package aop.lambda;

import org.junit.Test;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.util.*;
import java.util.regex.Pattern;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class StreamDemo {
    //1. 流的常用创建方法
    @Test
    //1.1 使用Collection下的 stream() 和 parallelStream() 方法
    public void F1() {
        String[] stringArray = {"AAA","BBB","CCC","DDD","EEE"};
        List<String> stringList = Arrays.asList(stringArray);
        Stream<String> stream = stringList.stream();
        Stream<String> parallelStream = stringList.parallelStream();
        //stream.forEach(s -> System.out.println(s));
        parallelStream.forEach(s -> System.out.println(s));
    }

    //1.2 使用Arrays 中的 stream() 方法，将数组转成流
    @Test
    public void F2() {
        String[] stringArray = {"AAA","BBB","CCC"};
        Stream<String> stream = Arrays.stream(stringArray);
        stream.forEach(System.out::println);
    }

    //1.3 使用Stream中的静态方法：of()、iterate()、generate()
    @Test
    public void F3() {
        Stream<String> stringStream = Stream.of("AAA", "BBB", "CCC");
        Stream<Integer> integerStream = Stream.iterate(1, (x) -> x + 2).limit(6);
        Stream<Double> doubleStream = Stream.generate(Math::random).limit(6);
        stringStream.forEach(System.out::println);
        integerStream.forEach(System.out::println);
        doubleStream.forEach(System.out::println);
    }

    //1.4 使用 BufferedReader.lines() 方法，将每行内容转成流
    @Test
    public void F4() throws FileNotFoundException {
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader("E:\\test_stream.txt"));
        Stream<String> stringStream = bufferedReader.lines();
        stringStream.forEach(System.out::println);
    }

    //1.5 使用 Pattern.splitAsStream() 方法，将字符串分隔成流
    @Test
    public void F5() {
        Pattern pattern = Pattern.compile(",");
        Stream<String> stringStream = pattern.splitAsStream("A,B,C,D");
        stringStream.forEach(System.out::println);
    }

    //2. 流的中间操作
    //2.1 筛选与切片
    //filter：过滤流中的某些元素
    //limit(n)：获取n个元素
    //skip(n)：跳过n元素，配合limit(n)可实现分页
    //distinct：通过流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
    @Test
    public void F6() {
        Stream<Integer> integerStream = Stream.of(6, 4, 6, 7, 3, 9, 8, 10, 12, 14, 14);
        Stream<Integer> integerStream1 = integerStream.filter(s -> s > 5);
//        integerStream1.forEach(System.out::print);
        Stream<Integer> integerStream2 = integerStream1.distinct();
//        integerStream2.forEach(System.out::print);
        Stream<Integer> integerStream3 = integerStream2.skip(2);
//        integerStream3.forEach(System.out::print);
        Stream<Integer> integerStream4 = integerStream3.limit(2);
        integerStream4.forEach(System.out::print);
    }

    //2.2 映射
    //        map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
    //        flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。
    @Test
    public void F7() {
        List<String> stringList = Arrays.asList("a,b,c", "1,2,3");
        Stream<String> stringStream = stringList.stream().map(s -> s.replace(",", "@"));
        stringStream.forEach(System.out::println);
        Stream<String> stream = stringList.stream().flatMap(s -> {
            String[] split = s.split(",");
            return Arrays.stream(split);
        });
        stream.forEach(System.out::println);
    }

    //2.3 排序
    //        sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
    //        sorted(Comparator com)：定制排序，自定义Comparator排序器
    @Test
    public void F8() {
        List<String> stringList = Arrays.asList("aa", "ff", "ee");
        stringList.stream().sorted().forEach(System.out::println);
        Student s1 = new Student("aa", 10);
        Student s2 = new Student("bb", 20);
        Student s3 = new Student("aa", 30);
        Student s4 = new Student("dd", 40);
        Student s5 = new Student("dd", 40);
        List<Student> studentList1 = Arrays.asList(s1, s2, s3, s4);
        //studentList1.stream().sorted().forEach(System.out::println);
        List<Student> studentList2 = Arrays.asList(s1, s2, s3, s4);
        //自定义排序：先按姓名升序，姓名相同则按年龄升序
        studentList2.stream().sorted((o1, o2) -> {
            if (o1.getName().equals(o2.getName())) {
                return o1.getAge() - o2.getAge();
            }else {
                return o1.getName().compareTo(o2.getName());
            }
        }).forEach(System.out::println);
        System.out.println(s4.equals(s5));
    }

    //2.4 消费
    //        peek：如同于map，能得到流中的每一个元素。但map接收的是一个Function表达式，有返回值；
    //        而peek接收的是Consumer表达式，没有返回值。
    @Test
    public void F9() {
        Student s1 = new Student("aa", 10);
        Student s2 = new Student("bb", 20);
        List<Student> studentList = Arrays.asList(s1, s2);

        studentList.stream()
                .peek(o -> o.setAge(100))
                .forEach(System.out::println);
    }

    //3. 流的终止操作
    //
    //3.1 匹配、聚合操作
    //        allMatch：接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都符合该断言时才返回true，否则返回false
    //        noneMatch：接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都不符合该断言时才返回true，否则返回false
    //        anyMatch：接收一个 Predicate 函数，只要流中有一个元素满足该断言则返回true，否则返回false
    //        findFirst：返回流中第一个元素
    //        findAny：返回流中的任意元素
    //        count：返回流中元素的总个数
    //        max：返回流中元素最大值
    //        min：返回流中元素最小值
    @Test
    public void F10() {
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

        boolean allMatch = list.stream().allMatch(e -> e > 10); //false
        boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(e -> e > 10); //true
        boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(e -> e > 4);  //true

        Integer findFirst = list.stream().findFirst().get(); //1
        Integer findAny = list.stream().findAny().get(); //1

        long count = list.stream().count(); //5
        Integer max = list.stream().max(Integer::compareTo).get(); //5
        Integer min = list.stream().min(Integer::compareTo).get(); //1
    }

    //3.2 规约操作
    //        Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)：第一次执行时，accumulator函数的第一个参数为流中的第一个元素，第二个参数为流中元素的第二个元素；第二次执行时，第一个参数为第一次函数执行的结果，第二个参数为流中的第三个元素；依次类推。
    //        T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)：流程跟上面一样，只是第一次执行时，accumulator函数的第一个参数为identity，而第二个参数为流中的第一个元素。
    //        <U> U reduce(U identity,BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,BinaryOperator<U> combiner)：在串行流(stream)中，该方法跟第二个方法一样，即第三个参数combiner不会起作用。在并行流(parallelStream)中,
    //        我们知道流被fork join出多个线程进行执行，此时每个线程的执行流程就跟第二个方法reduce(identity,accumulator)一样，而第三个参数combiner函数，则是将每个线程的执行结果当成一个新的流，然后使用第一个方法reduce(accumulator)流程进行规约。
    @Test
    public void F11() {
        //经过测试，当元素个数小于24时，并行时线程数等于元素个数，当大于等于24时，并行时线程数为16
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24);

        Integer v = list.stream().reduce((x1, x2) -> x1 + x2).get();
        System.out.println(v);   // 300

        Integer v1 = list.stream().reduce(10, (x1, x2) -> x1 + x2);
        System.out.println(v1);  //310

        Integer v2 = list.stream().reduce(0,
                (x1, x2) -> {
                    System.out.println("stream accumulator: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
                    return x1 - x2;
                },
                (x1, x2) -> {
                    System.out.println("stream combiner: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
                    return x1 * x2;
                });
        System.out.println(v2); // -300

        Integer v3 = list.parallelStream().reduce(0,
                (x1, x2) -> {
                    System.out.println("parallelStream accumulator: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
                    return x1 - x2;
                },
                (x1, x2) -> {
                    System.out.println("parallelStream combiner: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
                    return x1 * x2;
                });
        System.out.println(v3); //197474048
    }

    //3.3 收集操作
    //        collect：接收一个Collector实例，将流中元素收集成另外一个数据结构。
    //        Collector<T, A, R> 是一个接口，有以下5个抽象方法：
    //            Supplier<A> supplier()：创建一个结果容器A
    //            BiConsumer<A, T> accumulator()：消费型接口，第一个参数为容器A，第二个参数为流中元素T。
    //            BinaryOperator<A> combiner()：函数接口，该参数的作用跟上一个方法(reduce)中的combiner参数一样，将并行流中各                                                                 个子进程的运行结果(accumulator函数操作后的容器A)进行合并。
    //            Function<A, R> finisher()：函数式接口，参数为：容器A，返回类型为：collect方法最终想要的结果R。
    //            Set<Characteristics> characteristics()：返回一个不可变的Set集合，用来表明该Collector的特征。有以下三个特征：
    //                CONCURRENT：表示此收集器支持并发。（官方文档还有其他描述，暂时没去探索，故不作过多翻译）
    //                UNORDERED：表示该收集操作不会保留流中元素原有的顺序。
    //                IDENTITY_FINISH：表示finisher参数只是标识而已，可忽略。
    //        注：如果对以上函数接口不太理解的话，可参考我另外一篇文章：Java 8 函数式接口
    //
    //3.3.1 Collector 工具库：Collectors
//    public void F12() {
//        Student s1 = new Student("aa", 10,1);
//        Student s2 = new Student("bb", 20,2);
//        Student s3 = new Student("cc", 10,3);
//        List<Student> list = Arrays.asList(s1, s2, s3);
//
////装成list
//        List<Integer> ageList = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList()); // [10, 20, 10]
//
////转成set
//        Set<Integer> ageSet = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); // [20, 10]
//
////转成map,注:key不能相同，否则报错
//        Map<String, Integer> studentMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); // {cc=10, bb=20, aa=10}
//
////字符串分隔符连接
//        String joinName = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // (aa,bb,cc)
//
////聚合操作
////1.学生总数
//        Long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); // 3
////2.最大年龄 (最小的minBy同理)
//        Integer maxAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 20
////3.所有人的年龄
//        Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 40
////4.平均年龄
//        Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 13.333333333333334
//// 带上以上所有方法
//        DoubleSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge));
//        System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage());
//
////分组
//        Map<Integer, List<Student>> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
////多重分组,先根据类型分再根据年龄分
//        Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getType, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));
//
////分区
////分成两部分，一部分大于10岁，一部分小于等于10岁
//        Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));
//
////规约
//        Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); //40
//    }

    //3.3.2 Collectors.toList() 解析
    @Test
    public void F13() {
        ////toList 源码
        //public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() {
        //    return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,
        //            (left, right) -> {
        //                left.addAll(right);
        //                return left;
        //            }, CH_ID);
        //}
        //
        ////为了更好地理解，我们转化一下源码中的lambda表达式
        //public <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() {
        //    Supplier<List<T>> supplier = () -> new ArrayList();
        //    BiConsumer<List<T>, T> accumulator = (list, t) -> list.add(t);
        //    BinaryOperator<List<T>> combiner = (list1, list2) -> {
        //        list1.addAll(list2);
        //        return list1;
        //    };
        //    Function<List<T>, List<T>> finisher = (list) -> list;
        //    Set<Collector.Characteristics> characteristics = Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH));
        //
        //    return new Collector<T, List<T>, List<T>>() {
        //        @Override
        //        public Supplier supplier() {
        //            return supplier;
        //        }
        //
        //        @Override
        //        public BiConsumer accumulator() {
        //            return accumulator;
        //        }
        //
        //        @Override
        //        public BinaryOperator combiner() {
        //            return combiner;
        //        }
        //
        //        @Override
        //        public Function finisher() {
        //            return finisher;
        //        }
        //
        //        @Override
        //        public Set<Characteristics> characteristics() {
        //            return characteristics;
        //        }
        //    };
        //
        //}
    }
}
